이 연구는 13년간의 종단 데이터를 활용하여 중등교육 중퇴 여부를 예측하는 기계학습 모델을 개발했다. 데이터는 유치원부터 9학년까지의 학생들의 학업 성취도, 인지 능력, 동기, 행동, 웰빙 등 다양한 요인을 포함했다.
Balanced Random Forest 모델이 가장 우수한 성능을 보였는데, 9학년까지의 데이터를 활용할 경우 AUC 0.65, 6학년까지의 데이터를 활용할 경우 AUC 0.61의 예측 성능을 보였다. 상위 20개 특징은 주로 읽기 유창성, 읽기 이해력, 산술 능력 등 학업 성취도 관련 요인이었다.
이 연구 결과는 교육자들이 중퇴 위험 학생을 조기에 파악하고 지원할 수 있는 도구로 활용될 수 있다. 향후 추가 데이터 수집과 검증, 상관관계 및 인과 분석이 필요할 것으로 보인다.
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by Maria Psyrid... ที่ arxiv.org 03-25-2024
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